一本书如果没有作者自己的观点,而只是知识的堆叠,那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代,几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到,那就是统计分析的思路和观点。比如,你可以很容易地在网上查到什么是线性回归,但你却查不到怎么 做 线性回归分析,在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在《白话统计》中,你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的,但根据笔者多年的分析经验,它们在实践中通常是奏效的。《白话统计》凝结了作者十多年来对统计分析的理解,对各种方法的介绍采用全新的理念和思路,不再是介绍方法本身,而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚;不再是介绍方法如何计算出结果,而是尽量说明方法背后的思想。当然,本书同时提供了如何实现结果的软件(
本书是一本基于 Python 实现全部例题计算的统计学教材,书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共 11 章,第1章和第2章介绍数据、Python 的下载与安装、Python的数据类型和基本操作、Python 绘图基础等。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法,包括数据可视化和描述统计量。第5~7章介绍数据的推断性分析方法,包括概率分布、参数估计和假设检验。第8~11章介绍实际中常用的一些统计方法,包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。 本书可作为高等院校各专业开设统计学课程的教材,也可作为数据分析工作者、Python 数据分析和可视化爱好者的参考书。
本书介绍了数据链的基本概念、发展历程和趋势,重点分析了Link-4、Link-11、Link-16和Link-22数据链的系统组成、工作模式、技术特点等内容,并以Link-16数据链为重点,全面阐述了该数据链的信道共享机制、时间同步技术、传输消息类型、封装结构、信号波形等内容,给出了多网、导航、中继、距离扩展等功能实现方法;以数据链关键技术为主线,详细论述了数据链的消息格式、信息传输、网络协议、通信安全等方面相关知识,剖析了数据链的本质。
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括:决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系,外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心,是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言,对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分,对数据建模简介、数据模型要素,概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解,全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外,本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释,方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南,非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。
Elasticsearch是一款高性能的文档数据库,广泛应用于分布式搜索和分析引擎等相关领域,本书首先介绍了数据建模的通用设计原理,然后针对Elasticsearch 介绍了文档数据库建模的特点和要求,例如和设计模式有关的实现、注意事项,以及实践过程中的注意点等。 本书的两位作者,一位是资深的Elasticsearch 专家,一位是建模领域的大师,联合为读者呈现了这本著作。如果你是一名希望扩展Elasticsearch 建模技能的读者,或者是一名了解Elasticsearch 但需要提高模式设计技能的从业人员,推荐阅读本书。
在云计算和互联网快速发展的驱动下,分布式技术领域产生了很多新的热点,分布式数据库就是其中之一。但是,目前对分布式数据库的理解和研究多停留在理论层面,本书以Greenplum分布式数据库为例,深入剖析分布式技术在工业级产品里的实现细节,为读者呈现从理论到实践的 全景图 。 本书共3篇:第1篇主要介绍分布式数据库基础理论,包括经典的CAP理论、一致性算法相关的理论、并发控制相关的理论等;第2篇具体介绍Greenplum数据库,从分布式事务、分布式计算和分布式存储3个方面,深入代码层级,讲述分布式理论在工业上的实现;第3篇是总结和展望,介绍云原生数据库和新技术带给Greenplum和数据库管理系统的机遇和挑战。 本书打破以理论介绍和架构介绍为主的思路,深入分析工业化的实现,实践性强。本书主要面向数据库领域的科研工作者
MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统,有着强大的功能和广泛的应用领域,对促进信息化建设、推动数字经济发展起着重要的作用。本书全面介绍了MySQL数据库的技术原理、应用场景和开发实践,帮助读者掌握MySQL数据库的基本概念和高级特性,提升数据库设计与开发的能力。全书共11章,从数据库基础知识讲起,包括数据库概述、关系型数据库设计原则、SQL语言基础等内容,逐步深入介绍MySQL数据库的高级特性和应用技巧,如查询优化、事务管理、索引优化,延伸学习在数字经济发展情境下,数据库的发展趋势和应用等内容。此外,本书最后一章还通过两个综合应用项目将理论知识与实际应用结合在一起。 《MySQL数据库管理与应用》内容深入浅出,理论结合实际,可作为高等院校计算机、信息技术及相关专业数据库课程的教材,也可作为数据库初学者、软件
在数字化浪潮中,大数据技术无处不在,包括互联网、体育、工业、医疗、交通等在内的社会各行各业,都融入了大数据的印迹,大数据对人类的社会生产和生活产生了重大而深远的影响。一早醒来,多篇你感兴趣的推送文章早已占领手机屏幕;走在路上,智能手环实时监测着你的健康信息;想点外卖,小程序优先推荐最符合你口味的商家;骑车出行,导航系统会提供实时路况和最优路线避开拥堵;晚上回家,收到工厂根据你的身材比例剪裁制作的个性化服装。这些现象的背后,其实都和大数据息息相关。大数据技术正在不断与人类生产生活进行交汇与融合,并潜移默化地改变着世界的运作模式。本教材将从大数据的基本概念讲起,追溯大数据发展历程,并围绕大家身边的大数据应用,包含大数据在互联网、体育、工业、医疗、交通等方面的应用,以及大数据共享
Power BI是微软推出的商业智能分析工具,它融合了数据准备、数据分析、数据可视化到报告协作分享的整个数据处理流程,帮助用户上手数据分析。 本书从实用的角度出发,结合作者本人的学习经验,从*基础的Power BI架构和操作界面开始,先通过一个小示例体验Power BI的强大和便捷,然后按照数据处理的流程和难易程度,分别介绍数据准备模块Power Query、数据建模以及Power BI数据分析语言DAX、可视化图表制作、丰富的交互方式和报表设计,*后用一个完整的分析示例带读者全面认识Power BI数据处理流程。 不论读者是学生、职场人士还是自由职业者,不论从事的领域是运营、财务、人力、管理还是电商,只要在平时的学习和工作中需要处理大量信息,分析各种数据,你就适合阅读本书学习Power BI,即使之前没有任何基础,它也可以帮你快速上手,提升自身竞争力。
本书主要介绍了数据可视化的基础知识、可视化工具的入门和应用、使用Python流行的库创建美观的数据可视化效果,并总结了了7大类40种不同的可视化图形,从基本信息、构成与视觉通道、适用数据、使用场景、注意事项、变体等多方面详细介绍了每种可视化图形的使用权方法,可作为常用可视化图形的使用手册。本书还提供了6个贴近大学生学习生活的可视化案例,为读者自由灵活应用可视化参考提供了有力的参考。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、统计学及其相关专业的本科课程教材,也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员作为自学和参考用书。
本书以信息交互设计为研究对象,思考在设计学视野下的信息交互设计理论本体并进行 四维一体 的模型建构,比较系统的梳理信息交互设计的发展历程,并着重对发展趋势进行展望。本书以信息交互设计为研究目标进行了系统性、逻辑性的设计理论研究,力求综合、深刻地把握与探索信息交互设计的本体与趋势,并对今后的信息交互设计实践活动提供一定参考与启示。
本书紧密围绕商业运作的需要来强调数据在经营活动中的实践应用,采用项目驱动方式,通过实训为指导来强化数据库相关知识点的深入学习。全书始终围绕网络书店销售管理系统为例子,通过共9章内容系统展示了从系统应用需求分析开始到数据库设计、数据库实现、网络数据库开发、数据库管理程序开发等一系列以满足商业需求为发端的、以数据库开发应用为线索的相关工作。这种一以贯之的学习方式提高了学习的成就感与目标性,有助于提高对于新管理实践和新技术发展的理解和掌握。
本书由浅入深地阐述了时序大数据平台TDengine的核心原理与实战案例。首先,本书为读者提供了时序数据的基础知识和TDengine的核心特性概览,包括数据模型、数据写入、数据查询、数据订阅和流计算等;其次,详细介绍了TDengine的日常运维管理,包括安装部署、资源规划、图形化管理、数据安全等关键内容;然后,深入讲解了如何利用TDengine进行应用开发,涵盖多种编程语言的连接器使用、订阅数据,以及自定义函数的开发等高级功能;接下来,为数据库研发爱好者揭秘TDengine的内核设计,从分布式架构到存储引擎、查询引擎、数据订阅,再到流计算引擎的详细阐述;最后,通过分析典型应用场景案例,展示TDengine如何在实际业务中发挥作用。 本书架构清晰,内容丰富,理论与实践相结合,适合作为需要使用TDengine进行大数据处理的开发者、架构师和
内容提要:随着数据采集技术以及存储技术的不断进步,现代科学研究和实践中需要处理和分析的数据已经从单一来源向多个来源转变。在医学研究、生物信息、市场研究、金融风险管理、气象环境科学等诸多重要领域,多源数据的现象普遍存在,在带来巨大机遇的同时也给统计分析建模带来了全新的挑战。针对这一国际前沿问题,本书主要介绍作者最近几年在两大方面的主要工作:一是多源碎片化数据的建模和预测,二是有效利用多源外部数据的统计推断。读者对象:统计及其相关专业的本科生、研究生,相关领域的科研工作人员。
本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础,围绕数据资源建设的规划和管理问题,介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能,系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤,以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分,其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容,数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容,数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。 本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材,还
本书是 十三五 国家重点图书 大数据科学 丛书著作。本书运用辩证发展科研创新法,通过对话、分析、游戏原创性地阐述和研究计算理论和大数据图灵机。全书共7章,主要内容包括:计算模型、可计算性、计算复杂性、图灵机的大数据应用和大数据图灵机等。本书内容深入浅出、通俗易懂,是一本对话式的著作,并将游戏穿插其中,妙趣横生,适合高等院校 计算理论 课程教学使用,也可作为研究院所的科研参考用书。 大数据科学 丛书涉及大数据理论、技术、产业和管理的方方面面,旨在帮助相关领域的学者,特别是产业界了解世界大数据研究和应用的前沿,也可以作为教学之用。